Visual DOC的优化功能
2006年9月1日 10:23浏览：368449
基于梯度的优化
有约束优化：
- 序列二次规划法Sequential Quadratic Programming (SQP)
- 序列线性规划法Sequential Linear Programming (SLP)
- Modified Method of Feasible Directions (MMFD)
- 系列无约束优化法Sequential Unconstrained Optimization (BIGDOT)
无约束优化：
- Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno
- Fletcher-Reeves
- Sequential Unconstrained Optimization (BIGDOT)
基于非梯度的优化
- ——遗传算法（Genetic Algorithm）
- ——粒子群算法（Particle Swarm Algorithm）
响应面近似（RSA）优化
响应面近似
优化设计模块可以对计算量很大的设计任务进行优化，而这些任务以其他方式可能难以处理。
设计过程中，RSA采用自适应的非线性更新过程不断改进近似程度。RSA程序可以从初始试验设计、用户自定义起始点或采用Taylor系列策略开始启用。它也支持离散和/或整数问题。
试验设计（DOE）
试验设计模块由10个主要的统计设计类型组成，其中大多数带有多种衍生类型。此外，用户也可以通过增加设计变量的约束来创建不规则的设计空间。
利用统计设计，VisualDOC为用户提供了几种先进的备选项以利用响应面近似法包括混合-前向回归法。VisualDOC为用户提供了多种DOE后处理选项，包括ANOVA详细表格、剩余分析和多种图形。
试验设计类型
* Factorial
* D-optimal
* Composite * Koshal
* Taguchi * Simplex
* Box-Behnken * Random
* User Supplied /
Experimental Data * Latin Hypercube
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